doi: https://doi.org/10.30869/jtech.v6i2.212 , p-issn/e-issn:2252-4002/2546-558X PENGENALAN POLA TEKSTUR DERAJAT KEABUAN CITRA PATOGEN PADA TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX

## EKSTRAKSI CIRI SPORA PATOGEN CITRA PENYAKIT PADA TANAMAN JAGUNG BERBASIS TEKSTUR DERAJAT KEABUAN MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX
Frangky Tupamahu 1) , Mohamad Lihawa 2) , Zulzain Ilahude 3)
1 Program Studi D3 Teknik Informatika, Politeknik Gorontalo
2,3 Program Studi S1 Agroteknologi, Universitas Negeri Gorontalo E-mail: frangkytupamahu@poligon.ac.id 1)

## ABSTRAK
Tanaman  yang  terinfeksi  hama  dan  penyakit  berdasarkan  hasil  pengamatan  dilapangan  menunjukan perubahan-perubahan  yang  nampak  terlihat  terjadi.  Akan  tetapi  agar  proses  pengenalan  lebih  tepat  oleh  ahli pertanian  diambil  bagian  yang  terinfeksi  penyakit  tersebut  yang  diletakan  pada  media  posulat  Koch  untuk dilakukan uji materil di laboratorium untuk dilakukan identifikasi secara visual dibawah mikroskop dan kemudian dilakukan pencocokan berdasarkan referensi ciri-ciri jamur dari pustaka yang digunakan oleh tenaga laboran di laboratorium adapun prosedur identifikasi tersebut yang digunakan kurang efektif dikarenakan dalam proses uji laboratorium  untuk  menentukan  jenis  spora  pathogen  pada  tanaman  jagung  dilakukan  beberapa  tahapan  yang membutuhkan waktu yang lebih lama Penelitian ini bertujuan untuk melakukan ektraksi citra suatu spora pathogen penyakit  pada  tanaman  jagung  yaitu  penyakit  hawar,bercak  dan  karat  pada  daun  tanaman  jagung  sehingga diperoleh ciri-ciri berdasarkan visual digital. Berdasarkan hasil penelitian menggunakan ekstraksi fitur Grey Level Co-Occurence Matriks (GLCM) diperoleh hasil untuk spora pathogen penyakit pada tanaman jagung untuk hawar, bercak dan karat daun dari tabel 1 ditunjukan bahwa diperoleh nilai  maksimal suatu  intensitas  maksimal  yang sama untuk ketiga penyakit. Untuk nilai  kromatis maksimal 0.9 pada penyakit hawar fitur entropi, bercak fitur IDM, dan terakhir pada fitur ASM penyakit hawar dan Karat. Sedangkan untuk nilai intensitas minimal terendah 0.1 adalah pada penyakit karat fitur entropi dan IDM.
Kata Kunci : Pengenalan Pola, Patogen, GLCM, Jarak Euclidean

## ABSTRACT
Plants infected with pests and diseases based on field observations showed the changes that appear to look the case. However, in order for the process of the introduction of more appropriate by the expert of agriculture taken  part  that  is  infected  with  the  disease  which  is  placed  on  the  Koch  postulates  media  to  do  material  test laboratory to do visually identification under the microscope and then matching is done based on the reference characteristics of mushrooms from the library that is used by personnel in laboratory procedures as for labor identification used the less effective because in the process test laboratory  for determine the type of pathogen spores on maize plants carried out several stages which require a longer time this research aims to do imagery extraction of a pathogen disease spores on plant corn blight disease, namely spotting and the rust on the leaves of  the  plant  corn  so  acquired  traits  based  on  visual  digital.  Based  on  the  results  of  research  using  feature extraction of Grey Level Co-Occurrence matrix (GLCM) obtained results for pathogen disease spores on maize plants to blight, leaf spot and rust from table 1 indicated that obtained the maximum value of the same maximum intensity for all three diseases. For the value of the maximum chromatic 0.9 feature blight disease on entropy feature patches, IDM, and lastly on the ASM and blight disease rust. As for the lowest minimum intensity value of 0.1 is in rust diseases feature entropy and IDM.
Kata kunci: Pattern Recognition, Pathogens, GLCM, Euclidean Distance

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman Jagung di provinsi Gorontalo dalam satu  tahun,  petani  menanam  2  sampai  3  kali, tergantung kebutuhan dan musim. Produksi tanaman jagung mengalami fluktuasi, hal ini dapat disebabkan oleh  berbagai  macam,  diantaranya  yang  sangat penting adalah adanya serangan hama dan penyakit. Sekarang  ini  dengan  kondisi  iklim  yang  tidak menentu,  memicu  terjadinya  ledakan  hama  dan penyakit  dan  ini  akan  berdampak  pada  penurunan produksi jagung. Tanaman yang terinfeksi hama dan
penyakit  berdasarkan  hasil  pengamatan  dilapangan menunjukan  perubahan-perubahan  yang  nampak terlihat  terjadi.  Akan  tetapi  agar  proses  pengenalan lebih  tepat  oleh  ahli  pertanian  diambil  bagian  yang terinfeksi  penyakit  tersebut  yang  diletakan  pada media  posulat  Koch  (Nuryati  &  Sari,  2009)  untuk dilakukan uji materil di laboratorium untuk dilakukan identifikasi  secara  visual  dibawah  mikroskop  dan kemudian dilakukan pencocokan berdasarkan referensi ciri-ciri jamur dari pustaka yang digunakan oleh tenaga laboran di laboratorium (Suada & Suniti,
doi: https://doi.org/10.30869/jtech.v6i2.212 , p-issn/e-issn:2252-4002/2546-558X PENGENALAN POLA TEKSTUR DERAJAT KEABUAN CITRA PATOGEN PADA TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX
2014).  Adapun  prosedur  identifikasi  tersebut  yang digunakan  kurang  efektif  dikarenakan  dalam  proses uji  laboratorium  untuk  menentukan  jenis  spora pathogen  pada  tanaman  jagung  dilakukan  beberapa tahapan  yang  membutuhkan  waktu  yang  lebih (Stewart et al., 2014).
Guna  mereduksi  dan  juga  diperoleh  efisiensi waktu  pada  proses  uji  laboratorium,  pemanfaatan teknologi komputasi memberikan peran penting yang ideal agar dieroleh hasil yang maksimal. Pemanfaatkan  teknologi  komputasi  untuk  proses identifikasi  penyakit  pada  tanaman  telah  dilakukan oleh  (Bashish,  Braik,  &  Bani-ahmad,  2010)  yaitu membuat  sebuah  kerangka  untuk  Deteksi  dan klasifikasi tanaman daun dan batang penyakit Dheeb menggunakan  metode  K-Means  diperoleh  hasil deteksi 93%. Selanjutnya penelitian  yang dilakukan oleh  (Pengyun,  2009)  yang  pada  penelitiannya dilakukan  perhitungan  jumlah  spora  pada  penyakit tanaman  berbasis  analisa  morfologi  top  hat  serta transformasi  citra  warna  RGB  kebentuk  derajat keabuan.  Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  ektraksi  ciri  suatu  spora  pathogen penyakit pada tanaman jagung yaitu penyakit hawar, bercak dan karat pada daun tanaman jagung.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Landasan Teori
Tanaman  dikatakan  sakit  bila  ada  perubahan seluruh  atau  sebagian  organ-organ  tanaman  yang menyebabkan terganggunya fisiologis tanaman.

## 2.1.1. Penyakit bercak daun (Curvulariasp)
Penyakit bercak daun pada tanaman jagung dapat disebabkan  oleh  jamur  Curvulariasp.,  jamur  ini sangat  cepat  penyebarannya  dan  biasanya,  dibantu oleh hembusan angin atau percikan air hujan, dengan gejala  yang  ditimbulkan  adalah  ditandai  oleh munculnya  bintik-bintik  kecil  kuning  kecoklatan yang berukuran 1-2 mm.
Gambar 1. Daun Jagung yang Terinfeksi Penyakit Bercak Daun

## 2.1.2. Penyakit  Hawar  Daun  (Helminthosporium sp)
Hawar Pada tanaman jagung  gambar 2 dapat disebabkan  oleh  jamur  yang  pada  musim  hujan dengan  curah  hujan  yang  tinggi  sepanjang  musim tanam,  dapat  menyebabkan  kerusakan  berat.  Gejala serangan  penyakit  hawar  daun Helminthosporium sp ., pada tanaman jagung, mula-mula terjadi bercak- bercak  kecil,  jorong,  hijau  tua  atau  hijau  kelabu kebasah-basahan, selanjutnya bercak menjadi
berwarna  coklat  kehijauan,  lama  kelamaan  bercak membesar  dan  mempunyai  bentuk  yang  khas,  yaitu berbentuk kumparan bercak yang mepunyai lebar 1- 2  cm  dan  panjang  5-10  cm;  tetapi  dapat  mencapai lebar 5 cm dengan panjang 15 cm.
Gambar 1. Daun Jagung yang Terinfeksi Penyakit Hawar

## 2.1.3. Karat Daun (Pucinia Sorghis Chwin.)
Penyakit  karat  biasanya  menyerang  tanaman jagung  pada  stadia  generatif,  yaitu  pada  daun tanaman  jagung,  dan  biasanya  tidak  begitu berpengaruh  terhadap  hasil  tanaman  jagung.Gejala yang  tampak  pada  tanaman  adalah  pada  permukaan daun  atas  dan  bawah  terdapat  bercak-bercak  kecil bulat  sampai  oval,  berwarna  coklat  sampai  merah, orange karena cendawan ini membentuk Urediosorus panjang  atau  bulat  panjang  pada  daun.  Epidermis pecah  sebagian  dan  masa  spora  di  bebaskan menyebabkan  Urediosorus  berwarna  coklat  atau coklat tua.
Gambar 3. Daun Jagung yang Terinfeksi Penyakit Karat

## 2.1.4. Citra Digital
Citra digital yang secara prinsipnya merupakan  enterpretasi  dari  nilai-nilai  suatu intensitas berasal dari gelombang analog elektromagnetis  yang  dipancarkan  oleh  objek  yang merupakan  ekternal  yang  langsung  diterima  oleh sensor charge  coupled  device (CCD)  pada  kamera digital.  Gelombang  elektromagnetis  yang  diterima oleh  sensor  ini  memiliki  panjang  gelombang  yang bervariasi  berdasarkan  kekuatan  cahaya  yang memantul  ke  objek  yang  diamati  dengan  kata  lain, proses  ini  disebut  juga  dengan  konversi  nilai  dari sistem  analog  ke  dalam  bentuk  digital  seperti ditunjukan pada gambar 4. Panjang gelombang hasil tangkapan  sensor  tersebut  menurut  proyeksi  yang diterima  oleh  mata  mampu  menginterpretasikan suatu warna untuk dikenali oleh otak sebagai warna Merah ( Red ), Hijua ( Green ), Biru ( Blue ).
doi: https://doi.org/10.30869/jtech.v6i2.212 , p-issn/e-issn:2252-4002/2546-558X PENGENALAN POLA TEKSTUR DERAJAT KEABUAN CITRA PATOGEN PADA TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX
Gambar 4. Konversi Signal Analog ke Signal Digital
Warna-warna  tersebut  memiliki  nilai-nilai dalam  jangkaun  0  –  255  yang  disebut  sebagai jangkauan  nilai  piksel.  Hubungan  antara  panjang gelombang yang dikonversikan dalam bentuk digital, dalam prespektif visualiasi mata manusia jangkauan nilai-nilai tersebut diterjemahkan oleh otak manusia sebagai keseragaman warna dasar seperti  ditunjukan pada tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1. Definisi Gambar berdasarkan Panjang Gelombang Panjang Gelombang (nm) Jenis Warna 400 - 680 Merah 400 – 650 Hijaun 370 – 530 Biru Informasi warna yang diperoleh hasil dari foto suatu objek menggunakan kamera digital menghasilkan  gambar  dengan  format  grafis  dalam bentuk JPG atau JPEG yang  merupakan  standar umum  format  yang  dihasilkan  oleh  kamera  digital memiliki  sifat  dasar  warna  Merah,  Hijau  dan  Biru yang terkompresi kedalam sebuah file gambar Digital dengan  bentuk  umumnya  adalah  berbentuk  segi empat yang memiliki dimensi ukuran yang bervariasi serta nilai intensitas ditiap-tiap warna yang bervariasi pula dalam jangkauan nilai piksel 0 – 255 ditunjukan pada gambar 5
Gambar 5. Konversi Signal Analog ke Signal Digital a. Gambar hasil kamera digital format jpg. b. nilai piksel warna dasar gambar hasil kamera digita.
Nilai-nilai  piksel  warna  yang  terkompresi dalam  sebuah  gambar  digital  memiliki  variasi  nilai indeks  membentuk  mariks  baris  dan  kolom f(x,y) dalam wujud elemen-elemen matiks yang dinyatakan dalam  bilangan  bulat  yang  mendefinsikan  bahwa indeks-indeks  tersebut  merupakan  parameter  ukur dari  suatu  intensitas  citra  digital  hasil  perekaman menggunakan  kamera  digital.  Banyaknya  nilai sebaran suatu intensitas dari citra digital disesuaikan
dengan dimensi ukuran citra baris m x kolom n piksel yang  dihasilkan  oleh  kamera  digital  yang  telah  di lakukan pengaturan secara manual ataupun mengikuti pengaturan standar kamera yang digunakan. Gambar 6. Hubungan Dimensi dan Titik Koordinat Piksel Citra

## Digital
Dari gambar 6 tersebut dinyatakan bahwa fungsi citra secara matriks adalah sebagai berikut.
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 0, 0 0,1
0, N 1 : 1, 0 1,1 1, N 1 :
( , )
: : :
: : M 1, 0 M 1, 0 M 1, N 1 f f f f f f f x y f f f − − = − − − −    
   
 
    ...................................................................................
(1)
2.1.5. Transformasi Level Derajat Keabuan
Transformasi  level  derajat  keabuan (grey level) bertujuan untuk mengubah tingkat abu-abu dari seluruh  gambar  dalamcara  yang  seragam  atau bermaksud  untuk  memodifikasi  tingkat  abu-abu dalam jendela yang ditentukan oleh fungsi pemetaan. Transformasi  ini  biasanya  diharapkan untuk meningkatkan  citra  Sebaliknya,  sehingga  detail gambar  bisa  lebih  terlihat.  Nilai  piksel  dengan koordinat ( ) , x y pada gambar  yang  ditingkatkan f  adalah  hasil  dari  melakukan  beberapa  operasi  pada nilai ( , y) f x Thresholding  adalah  kasus  paling
sederhana  untuk  menggantikan  intensitas  profil dengan fungsi langkah, melewati pada nilai ambang yang  dipilih.  Dalam  hal  ini,  piksel  apa  pun  dengan tingkat  abu-abu  di  bawah  ambang  batas  di  gambar input  yang  diterima  0  dalam  gambar  output,  dan  di atas  atau  sama  dengan  nilai  ambang  yang  diterima 255 (Shih, n.d.). Operasi sederhana lain, citra negatif, membalikkan urutan pixel intensitas dari hitam putih, sehingga  mengurangi  intensitas  output  sebagai intensitas  input  meningkat.  Itu  adalah  terbalik gambar di mana gambar yang biasanya hitam dengan latar belakang putih terbalik menjadi putih pada latar belakang hitam.
Dengan mengabaikan r tingkat abu-abu input dan output tingkat derajat keabuan berada di kisaran [ 0,L-1 ].  Hubungan  antara  input  dan  output  suatu tingkat  derajat  keabuan  dihasilkan  oleh s  = [ L-1-r ]. gambar  7  menunjukkan  gambar  spora  penyakit  dan citra  spora  penyakit  negatif.  Operasi  negati  gambar ini  setara  dengan  fotografi  negatif.  Hal  ini  sangat
f(0.0) f(0.1) f(0.n- 1) f(1.0) f(1.1) f(1.n- 1) f(m-1,0) f(m-1,0) f(m-1,n- 1) x y Koordinat Piksel
doi: https://doi.org/10.30869/jtech.v6i2.212 , p-issn/e-issn:2252-4002/2546-558X PENGENALAN POLA TEKSTUR DERAJAT KEABUAN CITRA PATOGEN PADA TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX
berguna  untuk  menunjukkan  rincian  kecil  daerah putih atau abu-abu ketika mereka muncul dalam latar belakang gelap besar.
Gambar 7 Citra Spora Patogen dan citra bentuk negative a. Citra Spora Patoge, b Citra Negatif

## 2.1.6. Gray Level Coocurence Matrix
Haralick  dkk  pertama  kali  memperkenalkan penggunaan  probabilitas  kejadian  menggunakan GLCM  untuk  mengekstraksi  berbagai  tekstur  dari suatu  citra  keabuan.  Yang  didefinisikan  sebagai sebuah histogram dua dimensi tingkat abu-abu untuk sepasang  piksel,  yang  dipisahkan  oleh  jarak/spatial tetap.  GLCM  dari  sebuah  obejk  citra  dihitung menggunakan perpindahan vektor d , yang didefinisikan sebagai arah terdekat dengan memperhatingkan jarak d dan orentasi sudut  .
Oleh karena itu suatu pengukuran level derajat dari suatu citra aras  keabuan  menggunakan GLCM. Perhitungan  citra  uji  berdasarkan  jarak  saptial d dengan  interval  sudut 0 0 ,45 0 ,90 0 ,135 0 dengan  jarak yang umum digunakan adalah 1 piksel  memperoleh sebuah  matrik  kokurensi  yang  dirubah  kedalam bentuk  matriks  yang  simetris.  Transpose  hasil matriks  kookurensi  dijumlah  dengan  hasil  matriks kookurensi  agar  mendapatkan  sebuah  matriks  baru yang  simentris  sebagai  mana  diperlihatkan  pada gambar 8.
Gambar 8.matriks simetris transpose dari  matriks kookurensi
Untuk  menghilangkan  ketergantungan  pada ukuran citra (Processing, Toolbox, Transform, Ii, & Processing,  n.d.)  GLCM  simentris  perlu  dilakukan normalisasi  agar  mempunyai  rentan  nilai  0  dan  1. Untuk normalisasi GLCM simentris dihitung dengan menggunakan persamaan sebagia berikut.
( , )
( , ) ( , ) g i j N i j g g i j i j =  
...................................................................................
(2)
Untuk ( , ) N i j g adalah  hasil  dari  pada  normalisasi  matriks kejadian dari citra aras keabuan.

## 2.1.7. Jarak Euclidean
Untuk  mengetahui  jumlah  keseragaman  dari suatu nilai vektor fitur citra x dilakukan pengukuran terhadap jarak berdasarkan jarak minimum menggunakan formulasi sebagai berikut. 2 || , || ( ) jarak x y x y i i = − ................................................................................... (3) : 1 2 Untuk x nilai vektor input i y nilai vekteroinput i = =

## 2.2. Skema Penelitian
Pada penelitian ini proses untuk mendapatkan suatu  detail  citra  dalam  hal  ini  nilai  suatu  derajat intensitas  dari  pada  citra  spora  penyakit  pada tanaman  jagung  dilakukan  berdasarkan  alur  proses yang secara sistem digambar pada blok alur diagram pada Gambar 9 sebagai berikut ini.
Gambar 9. Blok Diagram Penelitian

## 2.2.1. Citra Inputan
Citra inputan merupakan citra yang digunakan pada  penelitian  ini  untuk  diperoleh  detail  informasi tentang  jenis  spora  pathogen  penyakit  pada  dauan tanaman  jagung  secara  detail.  Citra  spora  patogen yang  yang  digunakan  pada  penelitian,  merupakan hasil  pengumpulan  data  penyakit  yang  tersebar dikawasan  pertanian  Jagung  yang  dominan  ada  di Provinsi  Gorontalo  yang  sebagai  mana  telah diketahui  sebelumnya  berdasarkan  hasil  informasi yang  diperoleh  dari  Dinas  Pertanian  dan  Balai pertanian  dan  perlindungan  Tanaman  Pertanian (BPTP)  Provinsi  Gorontalo.  hasil  dari  pada pengambilan  penyakit-penyakit  tersebut  selanjutnya dilakkan  isloasi  yang  dilakukan  di  Laboratorium BPTP untuk diproleh spora pathogen penyakit. Pada tahapan  isolasi  ini,  proses  identifikasi  dan reisolasi/pemurnian  masa  dari  pada  pada  pathogen dilakukan  selama  1  minggu  dan  selanjutnya  hasil tersebut  di  tangkap  menggunakan    mikroskop  jenis binokuler  merek  olimpus  dengan  pembesaran  yang
b a
doi: https://doi.org/10.30869/jtech.v6i2.212 , p-issn/e-issn:2252-4002/2546-558X PENGENALAN POLA TEKSTUR DERAJAT KEABUAN CITRA PATOGEN PADA TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX
digunakan  konstan  40x/0.65mm  untuk  diperoleh gambar  dalam  bentuk jpg yang  hasilnya  tersebut ditunjukan pada gambar 10 berikut ini.
a. Bercak Daun b. Hawar Daun
c. Karat Daun

## Gambar 10. Citra Masukan
Inputan  citra  dalam  bentuk  hasil  dari  pada mikroskop  yang  berektensi  jpg,  merupakan  citra murni  dengan  intensitas  yang  berjumlah  90  citra dengan  dimensi  640  x  460  yang  terdistribusi  untuk spora  patogen  penyakit  hawar  berjumlah  30  buah, bercak 30 dan karat 30 buah.

## 2.2.2. RGB to GrayScale
Pada  penelitian  ini  citra  hasil  perekaman menggunakan  kamera  pada  mikroskop  binokulaer dalam  bentuk  citra  yang  tersusun  atas  tiga  elemen warna  yaitu  merah (R), Hijau (G), Biru (B) dikonversi  menjadi  bentuk  citra  lever  derajat keabuan.  Hal  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk memaksimalkan  kinerja  proses  eketraksi  fitur berdasarkan tekstur pada citra  digital menggunakan persamaan (3) sebagai berikut.
( ) ( ) ( ) ( ) x, y, Red x, y, Green x, y, Blue , keabuan x y Iwarna + +
= ...................................................................................
(3)
Ada  pun  hasil  dari  pada  konversi  citra  berwarna kedalam bentuk citra keabuan dilihat pada gambar 3 sebagai berikut.
Gambar 11. Konversi RGB ke Derajat Keabuan

## 2.2.3. Normalisasi Dimensi
Citra  hasil  yang  diperoleh  menggunakan kamera  mikroskop  jenis  binokuler  memiliki  ukuran dimensi  640  x  460  piksel  yang  secara  komputasi dimensi  tersebut  kurang  efektif  untuk  dilakukan analisis secara image processing oleh karena itu citra hasil  tersebut  dilakukan  proses  normalisasi  agar waktu lebih efektif dalam melakukan analisis.

## Gambar 12 Normalisasi Dimensi
2.2.4. Matriks Level Derajat Keabuan
Angular second moment (ASM) juga dikenal sebagai  keseragaman  atau  energi,  mengukur homogenitas citra. ASM bernilai tinggi ketika pixels sangat  mirip.  Dengan  menggunakan  persamaan  (4) nilai ASM dari sebuah citra dapat diketahui.
1 1 2 0 0 {P(i, j)} G G i j ASM − − = = =  ……………………….(4)
Inverse  different  moment  (IDM)juga  biasa disebut  homogenitas  lokal,  mengukur  homogenitas citra  yang  berderajat  keabuan  sejenis.  IDM mengembalikan  ukuran  kedekatan distribusi elemen GLCM ke GLCM diagonal.
1 1 2 0 0 1 P(i, j) 1 (i j) G G i j IDM − − = = = + −  ……………..(5)
Entropi menyatakan ukuran ketidak teraturan aras keabuan di dalam citra. Nilainya tinggi jika  elemen-elemen  GLCM  mempunyai  nilai  yang relatif sama. Nilai rendah jika elemen-elemen GLCM dekat  dengan  nilai  0  atau  1.  Persaman  memperoleh nilai entropy (6)
1 1 0 0 P(i, j) x log (P(i, j)) G G i j ENT − − = = =−  …………(6)
Kontras  adalah  ukuran  dariintensitas  atau gray-level  variasi  antara  pixel  referensi  dan tetangganya.
1 2 0 1 1 { ( , )}, | | G n i j Corr n P i j i j n − = = = = − =   …………(7)
Korelasi
yang merupakan ukuran ketergantungan linear antar nilai aras keabuan dalam citra. Dihitung menggunakan persamaan (8)
1 1 0 0 {i j} P(i, j) { } . G G x y i j x y Corr x x x     − − = = = −  ……(8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  ektraksi  fitur  dari  3  jenis spora penyakit tanaman jagung yaitu penyakit hawar, bercak  dan  karat  berdasarkan  citra  derajat  keabuan
doi: https://doi.org/10.30869/jtech.v6i2.212 , p-issn/e-issn:2252-4002/2546-558X PENGENALAN POLA TEKSTUR DERAJAT KEABUAN CITRA PATOGEN PADA TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX
menggunakan fitur Grey Level Co-occurence Matrix (GLCM).
Gambar 13.Fitur Entropi Citra Spora Penyakit Karat
Gambar 14 Fitur IDM Citra Spora Penyakit Karat
Gambar 15 Fitur Kontras Citra Spora Penyakit Karat
Gambar 16 Fitur ASM Citra Spora Penyakit Karat
Gambar 17 Fitur Korelasi Citra Spora Penyakit Karat
Dari  hasil  ektraksi  menggunakan  salah  satu fitur pada GLCM yaitu entropi untuk penyakit karat pada  gambar  13  diperoleh  hasil  ektraksi  yang
terdistribusi pada nilai intensitas maksimal 0.34 dan minimal 0.15. Untuk fitur IDM pada gambar 14, nilai intensitas  yang  dihasilkan  berada  pada  bentangan nilai  maksimal  0.32  dan  minimal  0.06.  dan selanjutnya fitur kontras penyakit karat terlihat nilai intensitas  yang  terdistribusi  seperti  ditunjukan  pada gambar  16  diperoleh  hasil  yang  maksimal  adalah 0.83 dan minimal 0.16.  kemudian untuk fitur ASM penyakit  karat  terlihat  distribusi  nilai  intensitas memiliki nilai maksimal yaitu 0.92 dan minimal 0.71 dan terakhir fitur korelasi dari GLCM citra keabuan pada  gambar  15  diperoleh  hasil  nilai  distribusi intensitas yang maksimal 0.96 dan minimal 0.42.
Gambar 18 Fitur Entropi Citra Spora Penyakit Hawar
Gambar 19 Fitur IDM Citra Spora Penyakit Hawar
Gambar 20 Fitur Kontras Citra Spora Penyakit Hawar
Gambar 21 Fitur ASM Citra Spora Penyakit Hawar
Gambar 22 Fitur Korelasi Citra Spora Penyakit Hawar
doi: https://doi.org/10.30869/jtech.v6i2.212 , p-issn/e-issn:2252-4002/2546-558X PENGENALAN POLA TEKSTUR DERAJAT KEABUAN CITRA PATOGEN PADA TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX
Ektraksi  ciri  penyakit  selanjutnya  adalah penyakit  hawar  diperoleh  hasil  bahwa  dari  hasil ektraksi  menggunakan  salah  satu  fitur  pada  GLCM yaitu entropi untuk penyakit  hawar pada gambar 10 diperoleh hasil ektraksi yang terdistribusi pada nilai intensitas  maksimal  0.85  dan  minimal  0.63.  Untuk fitur  IDM  pada  gambar  18,  nilai  intensitas  yang dihasilkan  berada  pada  bentangan  nilai  maksimal 0.76 dan minimal 0.25. dan selanjutnya fitur kontras penyakit  hawar  terlihat  nilai  intensitas  yang terdistribusi  seperti  ditunjukan  pada  gambar  19 diperoleh  hasil  yang  maksimal  adalah  7.54  dan minimal 3.04.  kemudian untuk fitur ASM gambar 20 penyakit  hawar  terlihat  distribusi  nilai  intensitas memiliki nilai maksimal yaitu 0.93 dan minimal 0.77 dan terakhir fitur korelasi dari GLCM citra keabuan pada  gambar  22  diperoleh  hasil  nilai  distribusi intensitas yang maksimal 0.97 dan minimal 0.77.
Gambar 23 Fitur Entropi Citra Spora Penyakit Bercak
Gambar 24 Fitur IDM Citra Spora Penyakit Bercak
Gambar 25 Fitur Kontras Citra Spora Penyakit Bercak
Gambar 26 Fitur ASM Citra Spora Penyakit Bercak

## Gambar 27 Fitur Korelasi Citra Spora Penyakit Bercak
Ektraksi  ciri  penyakit  selanjutnya  adalah penyakit  bercak  diperoleh  hasil  bahwa  dari  hasil ektraksi  menggunakan  salah  satu  fitur  pada  GLCM yaitu entropi untuk penyakit bercak pada gambar 23 diperoleh hasil ektraksi yang terdistribusi pada nilai intensitas  maksimal  0.80  dan  minimal  0.39.  Untuk fitur  IDM  pada  gambar  24,  nilai  intensitas  yang dihasilkan  berada  pada  bentangan  nilai  maksimal 0.93 dan minimal 0.40. dan selanjutnya fitur kontras penyakit  bercak  terlihat  nilai  intensitas  yang terdistribusi  seperti  ditunjukan  pada  gambar  25 diperoleh  hasil  yang  maksimal  adalah  7.77  dan minimal 0.83  kemudian untuk fitur ASM gambar 26 penyakit  bercak  terlihat  distribusi  nilai  intensitas memiliki nilai maksimal yaitu 0.98 dan minimal 0.83 dan terakhir fitur korelasi dari GLCM citra keabuan pada  gambar  27  diperoleh  hasil  nilai  distribusi intensitas  yang  maksimal  0.97  dan  minimal  0.90. yang  secara  keseluruhannya  secara  detail  hasil  dari pada distribusi intensitasl derajat keabuan menggunakan  fitur  GLCM  ditunjukan  pada  tabel  1 sebagai berikut.

## Tabel 2 Distribusi nilai max dan min Fitur GLCM

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  menggunakan ekstraksi  fitur Grey  Level  Co-Occurence  Matriks (GLCM)  diperoleh  hasil  untuk  spora  pathogen penyakit  pada  tanaman  jagung  untuk  hawar,  bercak dan  karat  daun  dari  tabel  1  ditunjukan  bahwa diperoleh  nilai  maksimal  suatu  intensitas  maksimal yang  sama  untuk  ketiga  penyakit.  Untuk  nilai kromatis  maksimal  0.9  pada  penyakit  hawar  fitur entropi,  bercak  fitur  IDM,  dan  terakhir  pada  fitur ASM  penyakit  hawar  dan  Karat.  Sedangkan  untuk nilai  intensitas  minimal  terendah  0.1  adalah  pada penyakit karat fitur entropi dan IDM.

## DAFTAR PUSTAKA
Bashish, D. Al, Braik, M., & Bani-ahmad, S. (2010). A Framework for Detection and Classification of Plant Leaf and Stem Diseases, 113–118.
Nuryati, S., & Sari, F. B. P. (2009). Identifikasi Dan Uji  Postulat  Koch  Cendawan  Penyebab Penyakit Pada Ikan Gurame Identification and Koch  Postsulate  Test  of  Fungal  Causative Disease in Gouramy Fish, 8 (2), 21–27.
Pengyun,  X.  (2009).  Computer  assistance  image processing spores counting, 203–206. https://doi.org/10.1109/CAR.2009.10 Processing, I., Toolbox, I. P., Transform, F., Ii, P., & Processing,  V.  (n.d.). Practical  Image  and Video Processing Using MATLAB . Retrieved from https://books.google.co.id/books?id=xzD25Q Eo8qYC&lpg=PP1&dq=PRACTICAL IMAGE AND VIDEO PROCESSING USING MATLAB&pg=PP1#v=onepage&q=PRACT ICAL IMAGE  AND VIDEO  PROCESSING USING MATLAB&f=false Shih,  F.  Y.  (n.d.). IMAGE  PROCESSING  AND PATTERN  Fundamentals  and  Techniques .
Retrieved from https://books.google.co.id/books?id=M_Lr8 NTfAHcC&lpg=PP1&dq=IMAGE PROCESSING AND PATTERN RECOGNITION Fundamentals and Techniques&pg=PP1#v=onepage&q=IMAG E PROCESSING AND PATTERN RECOGNITION
Fundamentals
and
Techniques&f=false
Stewart,  L.,  Stewartii,  P.,  Stewartii,  S.,  Rahma,  H., Zainal,  A.,  Surahman,  M.,  …  Bakteri,  I. (2014).  POTENSI  BAKTERI  ENDOFIT DALAM  MENEKAN  PENYAKIT, 14 (2), 121–127. Suada,  I.  K.,  &  Suniti,  N.  W.  (2014).  DAN ANALISIS SECARA MOLEKULER, 14 (2), 142–151.